深度学习、机器学习常见概念及理解(持续更新)

one-hot矢量

栗子:比如分类问题中共有三个标签,猫、狗、猪,则表示猫的ong-hot向量就是[1, 0, 0],表示猪的ong-hot向量就是[0, 0, 1];

logits

softmax的目的是把logits映射到0,1之间,因此logits可以理解为原生概率;

激活函数

可以理解为非线性映射

误差

模型预测值与真实值的差

损失函数

误差的一种映射,可以度量模型预测值与真实值的距离

优化函数

利用损失值更新网络参数的一种方法

 

 

欢迎讨论及指正!!!

posted @ 2020-06-12 15:17  牛郎  阅读(171)  评论(0)    收藏  举报